1. 私は誰？
大学・大学院で数学・統計学を専攻・修了し、その後データサイエンティストとして10年以上のキャリアを経験。
様々な業界におけるAIプロジェクトを多数経験。
経歴
2013 – 2016 データリンクス (現 DTS)
数々のデータ分析やデータビジュアライゼーションシステム開発の案件にて、要件定義から開発、運用保守まで経験。2016 – 2018 ALBERT (現 アクセンチュア)
様々な業界における数々のAIプロジェクトや研究開発案件(BIダッシュボード、パーソナライゼーション、NLPやCVなど深層学習モデル開発など)にて、要件定義から開発まで経験。2018 – 2023 ボストン・コンサルティング・グループ
様々な業界における数々のAIプロジェクト(パーソナライゼーション、需要予測、最適化の開発など)にて、AI活用の施策立案や顧客課題の抽出、要件定義、開発、導入テスト、導入後支援まで一貫して経験。2023 – pres. Anagraft
データ分析やAI開発のコンサルティングや、ビッグデータを活用した各種サービスを展開するAnagraftを創業。
もっと詳しく知りたければ…
Linkedinにこれまでのキャリアパス、所有スキルや資格、執筆、掲載資料などまとめています。
エージェントの方へ…
最新版の履歴書[pdf|pptx]・職務経歴書[pdf|pptx]を用意してあります。✉ お問い合わせフォームよりご依頼ください。
2. 強みは？
要件定義・分析設計・プロトタイプ開発の精度の高さとスピードの速さ
業界・データ形式・ソリューションの経験の幅広さ
顧客課題抽出や要件ヒアリングから入ることが多く、やりたいことを聞いて「こんな感じ？」とプロトタイプを出すまでが的確で速いとよく言われます。
現在はAnagraftを創業しましたが、ここでも強みを活かす形でサービスのプロトタイプを自らクイックに開発し、軌道に乗りそうなものをスタッフにお願いしながら拡大しています。
また、この強みにより未経験だった業界・ソリューションの依頼を受けることも多く、結果的にスキルの幅広さの拡大にも繋がりました。
3. お問い合わせ
現在、データ・AI活用支援コンサルティングを中心に、以下サービスを展開しております。
私と一緒に働きませんか？
私自身が直接プロジェクトに参画し、コンサルタントとして伴走するほか、業界で繋がりのあるデータサイエンティストやAIエンジニアの中から、お客様の課題に最適な人材を選定・紹介し、チームを編成することも可能です。
お客様のニーズに応じた柔軟な体制で、戦略立案から実装、成果検証まで一貫してサポートします。
ご連絡いただければ、貴社のプロジェクトの要件について詳しくお伺いいたします。
残念ながら、対応可能な工数に限りがあります。稼働キャパについてはお問い合わせください。
4. ケーススタディ
これまでの経験を元に取り組みのプロジェクトテーマ例を整理しました。
貴社の中で似たような課題があるか探してみて下さい。
【26】ガソリンクーポンパーソナライゼーションで利益率強化
ガソリンスタンドの値引きクーポンは一般的なプロモーション手法ですが、顧客ごとの反応は大きく異なります。顧客データや給油ログを活用して、クーポン反応率を予測するモデルを構築し、顧客ごとに最適なクーポンを提供することで、売上増加とコスト削減を両立し、長期的なリテンション向上を目指します。さらに、A/Bテストやモデルの継続学習を通じて効果を検証・改善。効率的なシステム設計を行い、プロモーションの最適化を実現します。
【25】アパレル広告パーソナライゼーションで広告効率を強化
大型アパレルECサイトでは、幅広いユーザー層の多様なニーズに対応する広告戦略が課題です。ユーザーの行動ログを分析し、関心の高いブランドを予測するAIアルゴリズムを活用して広告カタログをパーソナライズ。広告効果を向上させると同時に配布コストを削減します。さらに、関心スコアをBIダッシュボードで可視化し、配信オペレーションとの効果差分を検証。最適な広告戦略でROIの向上を目指します。
【24】ドラレコ画像による道路状態推定技術の研究開発支援
車載カメラ画像を活用し、道路状況や障害物の検知精度を向上させる技術開発を支援します。既存センサー技術がカバーしきれない障害物や天候変化による道路コンディションを予測するアルゴリズムの研究を実施。さらに、社内データやオープンデータを活用して技術効果を検証し、知見を蓄積します。
【23】商圏分析による出店意思決定支援
小売業や飲食業の新店舗出店を支援するため、多様なデータを活用した高度な商圏分析を実施します。人口動態や競合動向、SNS口コミなどを統合し、売上に影響を与える要因を洗い出して分析。市場変化やリスクを多角的に評価し、データに基づく客観的な出店意思決定をサポートします。分析結果はレポートとして提供し、効率的かつ成功確率の高い出店計画を実現します。
【22】数理モデルを活用したスタッフ配置最適化
製造工場や小売店舗において、人件費削減と人材育成を両立するためのスタッフ配置を最適化します。各拠点の需要やスタッフ能力データを分析し、数理モデルを用いてコスト面と育成面のバランスを考慮した配置計画を提案。非効率な配置を是正し、短期的なコスト削減と中長期的な組織強化を実現します。モデル設計とデータ分析により、持続可能な人材運用をサポートします。
【21】外注パートナー調達価格の最適化支援
物流企業の外注パートナー取引における調達価格を分析し、コスト効率を最適化します。各パートナーの価格設定やサービス内容のばらつきを詳細に調査・分析し、割高なパートナーを特定。再交渉や代替案を通じて価格透明性を向上させ、調達コスト削減を実現します。取引関係の見直しを含む最適化プランで、持続的なコスト効率改善を支援します。
【20】空港発着ゲート割り当てスケジュールの最適化支援
空港運用の効率性・安全性向上を目指し、発着ゲート割り当てスケジュールを数理モデルで最適化します。航空機サイズ、発着時刻、ターンアラウンド時間、乗り継ぎなどの多様なデータを統合し、制約を考慮した最適化モデルを設計・開発。フライト数増加や大型機導入による運用課題を解決し、効率的なスケジュール案の作成とシミュレーション基盤の構築を支援します。
【19】ドラッグストアの商品棚陳列パターン最適化支援
多様な商品を扱うドラッグストアの陳列パターンを、数理最適化で最適化します。季節や流行、地域性に応じた顧客行動や需要変動を分析し、過去の販売データや在庫情報を活用して、店舗ごとに最適な品揃えと陳列パターンを提案。売上最大化や廃棄ロス削減を目指します。提案モデルの実店舗テストを通じて効果を検証し、運用改善を支援します。
【18】アパレル商品の類似画像検索アルゴリズム開発支援
画像認識技術を活用し、アパレル商品の類似画像を検索するアルゴリズムを開発。ユーザーが求める商品を迅速に提示することで、購買体験を向上させます。テキスト検索では見つけにくい「似ているが少し異なる」商品や「より安価な代替商品」を的確に提案し、購買離脱を防止。アパレル商品に特化したモデル設計やA/Bテストを通じ、効果を検証して最適化を図ります。
【17】コンビニ食品の需要予測と在庫最適化支援
コンビニ食品の需要予測を行い、最適な在庫計画を策定することで、廃棄削減と品切れ防止を実現します。過去の販売データや天候・イベントなどの外部要因を分析し、需要予測モデルを開発。さらに、予測結果を基に在庫量を最適化するモデルを構築します。食品の短い賞味期限や多様な商品ラインナップに対応し、日々の運用を支える仕組みを設計・構築して店舗運営の効率化を支援します。
【16】Eコマースのポテンシャル顧客推定と広告パーソナライゼーション
閲覧・購買ログを活用し、Eコマースサイトでのポテンシャル顧客と購入確率の高い商品を特定するアルゴリズムを開発。初回購入やリピートタイミングも考慮した広告推薦を通じて、コンバージョン率向上を目指します。ユーザー行動データを機械学習で分析し、最適なパーソナライズ戦略を実現。A/Bテストで施策効果を検証し、売上の最大化を支援します。
【15】クラウドBIダッシュボードシステムの開発・導入支援
企業のデータを活用し、迅速な意思決定を支えるクラウドBIダッシュボードシステムを開発・導入します。分散する売上データや業務ログを統合し、最新のKPIを自動分析・可視化。AWS、GCP、Azureなどマルチクラウド環境に対応したデータパイプラインを構築し、定期的なデータ更新で効率的なモニタリングを実現します。業務のデータドリブン化を促進し、タイムリーなビジネス判断を支援します。
【14】文章分類AIによる申請ドキュメント仕分け効率化支援
保険業界などで増加する申請ドキュメントを対象に、ディープラーニングを活用した文章分類AIを設計・構築。申請書類を自動振り分けすることで、人手不足の解消や業務効率化を実現します。手動振り分けによる作業精度のばらつきや未分類書類の課題を解決し、実運用可能なシステムを構築。分類精度を評価し、業務工数削減の期待効果を試算しながら、効率的な業務フローへの組み込みを支援します。
【13】コスメ広告効果と予算配分最適化の分析支援
化粧品の広告媒体別効果を分析し、最適な予算配分を提案します。オフライン・オンライン広告データや売上データを統合し、マーケティング・ミックス・モデルを活用してROIを最大化。広告予算の制約下で効果的な戦略を立案し、異なる予算配分シナリオの利益影響を分析。データに基づくエビデンスで、プロモーション戦略の意思決定を支援します。
【12】物流拠点の荷量需要予測と最適化支援
物流拠点の荷量を予測し、トラック発注や人員配置を最適化する機械学習モデルを構築します。荷量予測精度を高めることで、過剰なトラック発注や人員配置の無駄を削減。リードタイムやサービスレベルを考慮し、時間帯別の対応キャパシティを計画。予測結果を基にした発注・配置計画の策定や、最適化アルゴリズムの設計・実行アーキテクチャを開発し、効率的な物流運営を支援します。
【11】保険商談成立パターン分析支援
保険商談データを分析し、成約率向上のためのアプローチを提案します。顧客情報や商談ログを活用し、どの商品をどのように提案すればクロスセル・アップセルが効果的かを明らかにします。一律の営業手法から脱却し、データドリブンな分析で具体的なアプローチプランを提供。セールス活動に直結する示唆を通じて、効率的な営業戦略の実現を支援します。
【10】内航船による石油補給シミュレーションモデルの開発支援
内航船を活用した石油補給の効率化を目的に、安全在庫を維持しつつ補給回数を最適化するシミュレーションモデルを開発します。石油の消費動向、船の運用状況、貯蔵施設のメンテナンス、天候など多様な要因を考慮。積載率を向上させ、冗長な補給回数を削減します。シミュレーション結果を比較・分析し、最適な補給計画を現場と協議しながら実現可能性を検証します。
【9】物流センター統廃合の最適プラン検討支援
荷量変動に対応し、過剰な物流センターの運営コストを削減するため、統廃合プランを数理最適化モデルで検討します。物流コストや施設規模、サービスレベルなど多様な要因を考慮し、統合・廃止すべき施設を解析。統廃合のコストやサービスレベルへの影響を評価し、最適な意思決定を支援します。効率的な物流ネットワークの構築により、運営コスト削減と顧客満足度向上を目指します。
【8】サプライチェーンのレジリエンス可視化分析支援
企業の持続可能性と競争力を高めるため、サプライチェーン全体を可視化し、レジリエンスリスクを分析します。一次サプライヤーだけでなく、二次以降の上流ネットワークを含めたデータを統合し、リスク要因を特定・定量化するモデルを開発。自然災害や地政学リスクなど、多様なリスクがサプライチェーンに与える影響を把握し、プロアクティブなリスクマネジメントを支援します。
【7】ウェブマガジン読者属性推定アルゴリズムの開発支援
ウェブマガジンアプリの閲覧データを活用し、ユーザーの好みを詳細に推定するアルゴリズムを開発します。OCR技術で雑誌画像からテキストを抽出し、トピック分析を実施。閲覧ログと統合することで、雑誌カテゴリ以上の粒度でユーザーの好みを特定します。ページレベルでの属性推定により、精度の高いパーソナライズを可能にし、読者体験の向上とコンテンツの最適化を支援します。
【6】政府統計オープンデータの分析支援
政府統計データを調査・加工し、ビジネス用途に適した形式で提供する分析支援を行います。多種多様なデータ形式や粒度に対応し、ニーズに応じたデータ整備を実施。さらに、クライアントデータと統合した分析で有益な示唆を導きます。APIを活用したデータ取得と分析の自動化パイプラインを構築し、効率的なデータ活用を支援します。
【5】アパレル商品の需要予測とマークダウン最適化支援
需要予測と数理最適化を活用し、アパレル商品の価格設定を最適化する仕組みを構築します。機械学習で各商品の需要を予測し、価格弾力性を考慮して利益最大化を目指すマークダウンプランを提案。人手では対応が難しい多種多様な商品を対象に、売上機会ロスや廃棄を削減し、適切な値下げ戦略を実現するシステムアーキテクチャを設計・開発します。
【4】生産販売計画の最適化で利益率を強化
食品業界の生産販売計画を数理最適化モデルで最適化し、利益率向上を支援します。品番ごとの生産コストや販売先ごとの需要・価格差を考慮し、利益を最大化する計画を策定。生産キャパや物流コスト、リードタイムなどの制約を考慮したモデルを構築し、具体的なアクションプランに変換可能なプロセスを整備します。効率的で高収益な生産販売戦略の実現を目指します。
【3】トラック配車計画の最適化で物流コストを削減
全国規模の物流ネットワークを対象に、トラック配車計画を数理最適化で効率化し、物流コスト削減を実現します。各拠点の荷量、距離、時間、コスト、サービスレベルなど多様な要因を考慮したモデルを構築。積載率の向上や効率的なルート設計を提案し、削減効果を試算します。さらに、拠点ごとのボトルネックを特定し、改善策を提示。結果をエクセルで出力するアーキテクチャを構築し、現場での活用を支援します。
【2】スマホアプリゲームプレイヤーのリアルタイム分析で広告収益を向上
スマホゲームの競争激化に対応するため、ゲーム状況をリアルタイム分析するクラウド基盤を構築。プレイヤーの嗜好や行動、ゲーム内イベントに基づく広告レコメンドアルゴリズムを開発し、ゲームセッション中に最適な広告を配信します。リアルタイム対応で顧客エンゲージメントを高め、広告収益を最大化。プレイデータの迅速な処理とパーソナライズ配信を実現するシステム設計を支援します。
【1】医薬品営業における推奨アクション分析支援
MR営業の効率化を目指し、医師の関心領域や最適なアプローチ手段・タイミングを分析します。インタラクションデータを収集・整理し、統計手法や機械学習を活用して商談成立に繋がる要素を特定。ばらつきのある営業手法を改善し、具体的な示唆をアウトプット。効率的な営業戦略を提案し、MRの労力削減と医師の負担軽減を実現します。